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1、人工智能复习思考题（适用于研究生）1. AI 研究的基本理论，研究核心，技术及当前主要研究领域各是什么？=2. 人工智能发展史中有哪几个里程碑？它们在 AI 发展中分别起了什么作用？3. 当前 AI 研究中有哪些学派？各有什么研究方法和观点？=4. 就你所学的逻辑知识中，请说明 AI 研究中有哪些逻辑类型？5. 试举例说明知识的命题逻辑和谓词逻辑表示的关系与特点？6. 什么是同态和同构映射？请说明同态和同构映射的知识表示及其智能问题求解原理。=7. 试解释谓词逻辑的若干概念：命题，逻辑，变元的阶，谓词逻辑的可判定性等。8. 注意掌握如何使用连接词，量词及其蕴涵式、等价式，运算规则进行谓词逻辑的
2、演算。=9. 问题的谓词逻辑表示与求解描述。=10. 问题的与/或树构成思想：与/或树的计算；什么是过程表示法？它有何特点？11. 基本搜索法的各种方式及特点，搜索效率的计算；12. 状态空间表示法及其问题求解有哪些步骤？状态空间表示法的三元序组S，F，G中各基元的含义是什么？你能用状态空间法来表示与求解例如 6-13 题的农夫过河问题吗？=13. 启发式搜索有哪些主要方法？试举例说明瞎子爬山法思想特点及其局限性。14. 什么是估价函数？ 试对估价函数 f(n)的表达式及其含义进行说明与分析讨论。=15. 博弈有哪些对策？何谓“二人零和非偶然性全信息”博弈？怎样使用 - 剪枝技术求解博弈问题？
3、(如何进行 - 剪枝，确定最佳路径，求解效率及其与极小、极大化分析法的比较，例如请求解 6-20 题。)=16. 什么是消解式？什么是消解原理（归结法）？消解原理证明智能问题的求解目标的操作步骤有哪几个？17. 请用消解原理求解 4-14 和 4-13 题。=18. 机器定理证明有哪几种典型方法？=19. 何谓精确推理？何谓不精确推理？试说明为什么在 AI 推理中不精确推理难于避免。20. ES 的基本结构及各模块的功能作用及特点是什么？=21. ES 有哪些典型类型？如何评价 ES 的质量（评价 ES 的标准和方法）？=22. 什么是产生式表示方法？为什么 ES 建造者们常喜欢首选产生式知识
4、表示法？=23. 什么是不确定性推理？（P103 页）=24. 目前不确定性推理的研究方法主要有哪些类型？（P105 页）=26. 设有如下推理规则：r1: IF Q1 THEN (100，0.1) R1r2: IF Q2 THEN (15, 1) R2r3: IF Q3 THEN (1,0.05) R3且已知 P (R1) = 0.02，P(R 2) = 0.4，P(R 3) = 0.06，当证据 Q1,Q2,Q3 存在或不存在时，P(Ri/Qi) 或P(Ri/Qi) 的值各是什么 (i = 1,2,3) ?27. 何谓可信度？由规则强度 CF(R,Q)的定义说明它的含义。 （P112-11
5、4 页）=28. 设有如下一组推理规则：r1: if C1 then R ( 0.8 )r2: if C2 then R ( 0.6 )r3: if C3 then R (-0.5)r4: if C4 ( C 5 C 6 ) then C1 ( 0.7 )r5: if C7 C 8 then C3 ( 0.9 )又知道：CF(C2)=0.8， CF(C 4)=0.5， CF(C 5)=0.6CF(C6)=0.7， CF(C 7)=0.6， CF(C 8)=0.9求：CF(R)=? （参见并比较 P115 页例 5-3）29. 什么是模糊推理？ 相应于假言推理、拒取式推理及假言三段论推理三种模式
6、，请写出对应的模糊推理基本模式。 （P116-117 页）30. 设 U = V = 1,2,3,4,5且设有如下模糊规则： IF x is 低 THEN y is 高其中“低”与“高”分别是 U 与 V 上的模糊集，设为：低 = 0.9/1 + 0.7/2高 = 0.3/3 + 0.7/4+0.9/5已知事实为 x is 较低“较低”的模糊集为 较低 = 0.8/1+0.5/2+0.3/3请用 Zadeh 方法（即 Rm, ）求出模糊结论。a31. 设 U = V = W = 1,2,3,4,5,6且设有如下模糊规则：IF x is A THEN y is BIF y is B THEN z
7、 is CIF x is A THEN z is C其中：A,B,C 的模糊集分别为：A = 1/1+0.8/2+0.5/3+0.4/4+0.1/5B = 0.1/2+0.2/3+0.4/4+0.6/5+0.8/6C = 0.2/3+0.5/+0.8/5+1/6请分别对各种模糊关系验证满足模糊三段论的情况。32. 设 U = V = 1,2,3,4,5且设有如下带可信度因子的模糊规则：IF x is A THEN y is B CF1已知事实为 x is A1 CF 2其中：A,B 及 A的模糊集分别为：A = A= 0.8/1+0.6/2+0.2/3B = 0.4/3+0.7/4+0.9/5
8、可信度因子 CF1 及 CF2 的模糊集分别为：CF1 = 0.4/0.6+0.5/0.7+0.6/0.8+0.7/0.9CF2 = 0.3/0.5+0.4/0.6+0.5/0.7+0.7/0.8+0.8/0.9请分别按： CF = CF1CF2CF = minCF1,CF2CF = max0,CF1+CF2-1求出结论的可信度。33. 正确性维持系统 TMS 要解决的问题是什么？ 举例说明其工作过程。35. 什么是机器学习？机器学习有何作用？机器学习采用的策略大体上可分为哪几种？（P200 页）36. 试述机器学习系统的基本结构，并说明各部分的作用。 （P201 页） =37. 按照机器学习
9、的实现途径来分类，机器学习具体有哪几种类型和方法？（P202 页） =38. 什么是归纳学习？ 实施归纳学习有些什么样的好方法？请说明并解释什么是归纳学习的双空间模型。39. 什么是知识发现？ 知识发现一般包括哪些过程？什么是数据挖掘？知识发现和数据挖掘有何关系？（P212-213 页）40. 试述数据挖掘系统的基本结构与数据挖掘的过程。 （P214-215 页）41. 什么是粗糙集？ 粗糙集的下近似（集）和上近似（集）特性有何异同？=42. 请使用粗糙集方法对教材 P204 页表 8-1 肺病实例集进行分析，找出同时是肺炎和肺结核实例的正区域 POS（X） 、负区域 NEG（X）和边界区域
10、BND（X） 。43. 什么是分布式人工智能（DAI）系统？ 当前分布式人工智能包括哪些研究范畴？分布式人工智能系统有何特点？44. 什么是 Agent？ 什么是 BDI 模型？ 它们有何特性和关系？45. Agent 在结构上有哪些类型？ 各有什么特点？试结合 Agent 技术及应用，谈谈分布式人工智能应用前景。=46. 什么是多 Agent（MAS ）系统？多 Agent 系统主要有哪些结构类型和基本技术？ 47. MAS 中的 Agent 为什么需要互相通信？ Agent 通信有哪些操作过程、模式与方式？48. 目前 Agent 通信有哪几种主要通信语言？ 各有何特点？49. 试说明多
11、Agent 系统的建模策略。50. 什么是多 Agent 系统的协作？ 多 Agent 系统有哪些实现协作的方法？ =51. 移动 Agent 有哪些关键技术？如何保障移动 Agent 的安全性？52. 移动 Agent 有哪些特点？ 试举例说明移动 Agent 可应用于哪些领域。53. 你认为分布式人工智能的发展前景如何？54. 选择一个你熟悉的领域，试编写几段程序来描述 Agent 与环境的作用，并对环境初始状态、Agent 的结构、类型、工作目标加以说明。55. 试就两或三个机器人 Agent 的共同偏好来改变房间摆设物的位置。假设先要把桌子抬动放在房间中央；沙发放在桌子两边等。试就环境
12、中的 Agent，讨论如何改善其性能，以求处理发生的情况。56. 什么是进化计算？ 进化计算主要包括哪些研究内容？=57. 遗传算法主要有几种基本操作？试述遗传算法基本原理和实现步骤。=58.什么是适应度？试举例说明在遗传算法中，如何利用适应度策略来选择种子进行复制。59. 复制、交叉、变异操作分别表示了生物生命发展过程中的什么现象？ 试举例说明利用遗传算法求解问题的过程。=60. 什么是遗传算法的图式结构？ 简述遗传算法操作对图式产生的影响。61. 基本遗传算法和高级遗传算法有何不同？高级遗传算法主要包括哪些选择改进的方法？ =62. 试用自己的语言简单描述或解释教材中关于遗传算法生物模型的
13、含义。63. 试任意举例说明，遗传算法及其进化计算可解决什么类型的问题。64. 按照您的见解，研究进化计算究竟有何意义？65. 什么是人工生命？ 人工生命是如何发展起来的？为什么要研究人工生命？66. 人工生命主要有哪些构造途径？（P316 页）67. 人工生命有哪些研究方法？对人工生命的研究可以使用怎样的策略？68. 什么是 L系统？在人工生命系统中，L系统可用来描述什么现象？（P321-323 页） 69. 什么是混沌？混沌表现了哪些有趣的特征？（P325-326 页）70. 什么是群体智能？它有何特点？试简单描述“蚁群优化算法”的思想，并说明如何运用该算法求解最短距离问题。 （P326-327 页以及课件中有关补充内容 ）=71. 试举例说明，人工生命有哪些表现形式。 （P327-331 页）=72. 按照您的见解，研究人工生命究竟有些什么意义呢？
